斯坦福大学 人工智能
欢迎来到第六版的人工智能指数报告！今年，报告介绍了更多的原始数据比任何以前的版本，包括一个新的一章在人工智能公众舆论，更彻底的技术性能章，原始分析大型语言和多模式模型，详细的趋势在全球人工智能立法记录，研究人工智能系统的环境影响，等等。人工智能指数报告跟踪、整理、提取和可视化与人工智能相关的数据。我们的使命是提供公正、严格审查、来源广泛的数据，以便决策者、研究人员、高管、记者和普通公众对复杂的人工智能领域有更全面和细致的理解。该报告旨在成为世界上最可信和最权威的人工智能数据和见解来源。
1.工业界的竞争领先于学术界。直到2014年，最重要的机器学习模型都是由学术界发布的。从那时起，工业就接管了公司。在2022年，有32种重要的行业生产的机器学习模型，而学术界生产的只有3种。构建最先进的人工智能系统越来越需要大量的数据、计算机能力和金钱——与非营利组织和学术界相比，行业参与者天生拥有更多的资源。
2.在传统的基准测试中的性能饱和度。人工智能继续发布最先进的结果，但在许多基准测试上的同比改善仍然很少。此外，达到基准饱和度的速度也在增加。然而，新的、更全面的基准测试套件，如BIG-bench和HELM正在发布。
3.人工智能既帮助又伤害了环境。新的研究表明，人工智能系统可能会产生严重的环境影响。根据Luccioni等人，2022年，布鲁姆的训练运行排放的碳比从纽约到旧金山的单程旅行者多25倍。尽管如此，像空气冷却器这样的新的强化学习模型表明，人工智能系统可以用于优化能源使用。
4.世界上最好的新科学家……人工智能吗？人工智能模型开始迅速加速科学进步，并于2022年被用于帮助氢气融合，提高基质操作的效率，并产生新的抗体。
5.有关滥用人工智能的事件的数量正在迅速增加。根据追踪人工智能道德滥用相关事件的AIAAIC数据库，自2012年以来，人工智能事件和争议的数量增加了26倍。2022年发生的一些值得注意的事件包括一段乌克兰总统泽伦斯基投降的深度伪造视频，以及美国监狱对囚犯使用电话监控技术。这一增长证明了人工智能技术的使用量增加，也意识到了滥用的可能性。
6.几乎所有美国工业部门对与人工智能相关的专业技能的需求都在增加。在美国所有有数据的部门（农业、林业、渔业和狩猎除外），与ai相关的职位发布数量平均从2021年的1.7%增加到2022年的1.9%。美国的雇主正在越来越多地寻找具有艾滋病相关技能的工人。